vue模板引擎mustache__初识(笔记)

Vue2.x-mustache模板引擎(笔记) Vue2.x-mustache模板引擎Vue2.x-mustache模板引擎历史上曾经出现的数据变为视图的方法纯 DOM 法数组 join 法ES6 的反引号法mustache 的基本使用mustache 库简介mustache 的基本使用mustache 的底层核心机理`replace()` 方法实现简单地模板数据填充mustache 库的机理什么是 `tokens`?循环情况下的 `tokens`双重循环下的 `tokens``mustache` 库底层重点要做2个事情手写实现 mustache 库使用 阅读详情

1、学Vue模板引擎和mustache什么联系

2、什么是模板引擎?

3、历史上曾经出现的数据变为试图的方法

1、学Vue模板引擎和mustache什么联系

  • 回答

    mustache是最早的模板引擎库,比Vue诞生要早,他的底层实现机理在当时是非常有创造性的、轰动性的。为后续的模板引擎的发展提供了崭新的思路。

  • mustache简介

    • mustache官方地址

    • 解读:

      mustache是“胡子”的意思,因为它的嵌入标记{{}}非常像胡子

    • {{}}的语法也被Vue沿用,也是学习mustache的原因

2、什么是模板引擎?

  • 回答

    模板引擎是将数据变为试图最优雅的解决方案

  • 什么是数据?

形如:
[
    {"name":"aaa","age":10,"sex":"male"},
    {"name":"bbb","age":11,"sex":"female"},
    {"name":"ccc","age":12,"sex":"male"}
]
  • 什么是视图?

 <ul>
      <li>
        <div class="hd">aaa的基本信息</div>
        <div class="bd">
          <p>姓名:aaa</p>
          <p>年龄:10</p>
          <p>性别:male</p>
        </div>
      </li>
      <li>
        <div class="hd">bbb的基本信息</div>
        <div class="bd">
          <p>姓名:bbb</p>
          <p>年龄:11</p>
          <p>性别:female</p>
        </div>
      </li>
      ......
    </ul>

3、历史上曾经出现的数据变为试图的方法

  • 纯DOM法---相对当今环境来说显得笨拙,没有实战价值

  • 数组join法---曾经一段时间非常流行,最为前端必会知识

  • ES6反引号法---ES6中新增的的语法糖,很好用,也就是所谓的模板字符串

  • 模板引擎---解决数据变为视图的优雅的方法


  • 纯DOM法

    这应该是js最初作视图渲染的方法,采用原生的创建节点,加字符串拼接实现将数据变为视图的过程。

  • 数组join法

    当学解到这种方法的时候,确实是无比巧妙

    [
        '<li>',
        '  <div class="hd">aaa的基本信息</div>',
        '  <div class="bd">',
        '    <p>姓名:aaa</p>',
        '    <p>年龄:10</p>',
        '    <p>性别:male</p>',
        '  </div>',
        '</li>'
    ].join('')

    可以想象在ES6和模板引擎问世之前对前端开发的帮助是多大,成功解决了纯DOM方法所带来的不变,对开发效率也是一种提高。

  • ES6反引号法

    `
        <li>
            <div class="hd">aaa的基本信息</div>
            <div class="bd">
                <p>姓名:aaa</p>
                <p>年龄:10</p>
                <p>性别:male</p>
            </div>
        </li>
    `

    这个相对上一种就更见清晰明了了

  • 模板引擎

    • mustache基本使用

      • 引入:

        mustache支持多种引入方式可参考官方所提供的,这里最直接的标签引入,BootCDN地址,如果只是在html进行简单测试建议引用4.1版本。

        不过近期直接复制链接浏览器发现打不开,看不到代码,需要做一些处理,如下:

        原本地址:
        https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/mustache.js/4.1.0/mustache.js
        更改后
        https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mustache.js/4.1.0/mustache.js
      • 使用---循环对象数组

          // 接收两个参数:模板和数据
          Mustache.render(template, data);
        <body>
          <div id="container"></div>
          <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mustache.js/4.1.0/mustache.js"></script>
          <script>
            console.log(Mustache);
            var template = `
                <ul>
                  {{#arr}}
                    <li>
                      <div>{{name}}的基本信息</div>
                      <div>
                        <p>姓名:{{name}}</p>
                        <p>年龄:{{age}}</p>
                        <p>性别:{{sex}}</p>
                      </div>
                    </li>
                  {{/arr}}
                </ul>
              `
            var data = {
              arr: [
                { "name": "aaa", "age": 10, "sex": "male" },
                { "name": "bbb", "age": 11, "sex": "female" },
                { "name": "ccc", "age": 12, "sex": "male" },
              ]
            }
            var domstr = Mustache.render(template, data);
            container.innerHTML = domstr;
          </script>
        </body>
      • 使用---不进行循环

        var template = `
            买了一个{{thing}},好{{mod}}阿
        `
        var data ={
            thing:'手机',
            mod:"开心"
        }
        // 接收两个参数:模板和数据
        var domstr = Mustache.render(template, data);
        container.innerHTML = domstr;
        //买了一个手机,好开心阿
            
      • 使用---简单循环数组

            var template = `
                <ul>
                  {{#arr}}
                    <li>
                      {{.}}
                    </li>
                  {{/arr}}
                </ul>
            `
            var data = {
              arr: [
                "aaaa", "bbbbb", "cccc"
              ]
            }
            var domstr = Mustache.render(template, data);
            var container = document.getElementById("container");
            container.innerHTML = domstr;
      • 使用---嵌套数组

        var template = `
                <ul>
                  {{#arr}}
                    <li>
                      {{name}}的爱好
                     <ol>
                        {{#hobbies}}
                          <li>{{.}}</li>
                        {{/hobbies}}
                      </ol>
                    </li>
                  {{/arr}}
                </ul>
            `
            var data ={
              arr:[
                {"name":"aaa","age":10,"hobbies":[11111111,222222,3333]},
                {"name":"bbb","age":11,"hobbies":[4444,5555]},
                {"name":"ccc","age":12,"hobbies":[123,456]},
              ]
            }
            // 接收两个参数:模板和数据
            var domstr = Mustache.render(template, data);
            var container = document.getElementById("container");
            container.innerHTML = domstr;
      • 使用---布尔值

            var template = `
                {{#m}}
                  <h1>这是个标题,会隐藏</h1>
                {{/m}}
            `
            var data ={
              m:false
            }
            // 接收两个参数:模板和数据
            var domstr = Mustache.render(template, data);
            var container = document.getElementById("container");
            container.innerHTML = domstr;

前端插件art-template模板引擎art-template-test示例代码 这是我的博客《前端常用插件之art-template模板引擎》文章的示例代码 具体使用可参考文章,或者网上搜索也可以 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Vue之mustache模板引擎(笔记整理)

01 什么是模板引擎? **模板引擎**是将数据转变为视图最优雅的方案。

yan_danfeng的博客 3899

Vue源码之mustache模板引擎(一)

Vue源码之mustache模板引擎(一) 个人练习结果仓库(持续更新):Vue源码解析 抽空把之前学的东西写成笔记。 学习视频链接:【尚硅谷】Vue源码解析之mustache模板引擎 模板引擎是什么 模板引擎是将数据变为视图最优雅的解决方案。 其中,Vue中的列表渲染指令v-for就是一种模板引擎。而**插值表达式{{}}**便是本次要研究的mustache模板引擎的语法 将数据变为视图的方法 纯DOM法 很笨拙。需要频繁创建节点,添加数据,添加节点。 const arr = [ { '

赤蓝紫の博客 1268

mustache模板引擎

mustache模板引擎

qq_60587956的博客 1544

Vue源码学习之mustache模板引擎

Vue源码学习之mustache模板引擎 该博文是在学习尚硅谷的vue源码教程同时做的笔记。课程都可以在b站搜到的哦。 mustache模板引擎 什么是模板引擎 模板引擎是将数据要变为视图最优雅的解决方案。 历史上出现的数据变为视图的方法: 纯DOM法:非常笨拙,没有实战的价值 数组join法:曾几何时非常流行 ES6的反引号法:${a} 模板引擎:解决数据变为视图的最优雅的方法 纯DOM法: const arr = [ {"name":xxx,"age":12}, {"name":xx

PrototypeOne的博客 463

Vue源码之mustache模板引擎(二) 手写实现mustache

Vue源码之mustache模板引擎(二)

赤蓝紫の博客 1813

Vue 源码学习 —— Mustache 模板引擎原理

前言 Mustache 是模板引擎思想的奠基者,Vue 中的模板引擎也借用了它的思想 因此,在学习Vue的模板引擎之前,先学习Mustache能加更容易理解模板引擎的设计思想 Mustache 下载:到 BootCDN 搜索 mustache,复制链接到浏览器打开,并保存到本地即可 或使用该链接:mustache.js(v4.1.0) 引入: 基本使用: 渲染普通对象: <div id="root"></div> <script src="js/mustache

叹之 635

【Vue源码解析】mustache模板引擎

模板引擎是将数据变为视图最优雅的解决方案以前出现过的其它数据变视图的方法纯 DOM 法数组 join 法在 js 里单双引号内的内容是不能换行的,为了提高 dom 结构可读性,利用了数组的 join 方法(将数组变为字符串),注意 join 的参数 ‘’ 不可以省略,否则得到的 str 字符串会是以逗号间隔的es6 的模板字符串(``)刚开始用模板引擎时可以引用 如下:

m0_61016904的博客 1496

vue原理--mustache模板引擎

vue2原理 模板引擎 mustache模板引擎 vue原理模板引擎

weixin_52786170的博客 598
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Flying____fish
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